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影响集问题及其多维向量动态索引结构的研究

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本文深入研究了逆k-最近邻居的理论基础,并吸取了索引树对多维数据集整体特征良好的表达能力,提出了基于多维向量的动态索引结构RkNNTree及其检索方式RkNNOuery算法，实验结果表明,在多维数据集中,该算法比朴素的RkNN查询算法效率有显著的提高。

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来源
《第二十一届中国数据库学术会议》|2004年|347-352|共6页
会议地点厦门
作者
陈健; 印鉴; 陈玲;
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作者单位

中国计算机学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类算法理论;
关键词
k-最近邻居; 逆k-最近邻居; 影响集; 动态索引结构; 检索算法; 数据库; 多维数据集;

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